关于人工智能的探讨（续三） (300分)

感谢大家的积极参与！ 原贴太长了，再开一个
《关于人工智能的探讨》系列帖子的URL如下：
http://www.delphibbs.com/delphibbs/dispq.asp?lid=934017
http://www.delphibbs.com/delphibbs/dispq.asp?lid=1272405
http://www.delphibbs.com/delphibbs/dispq.asp?lid=1603473
（帖子比较长，阅读起来需要花一定的时间——但是值得）
前天买了一本《认知过程的评估——智力的PASS理论》，华东师范大学出版社的，抽空看
了一下，感觉非常好。其中介绍的PASS模型（计划、注意、同时性和继时性加工模型）和人
脑的思维方式吻合得非常好。似乎可以考虑用这个模型作为基础框架进行开发。下面我就粗
略的介绍一下这个模型：
人类的认知加工包括三个相互协调的机能系统或单元。第一个机能单元负责调节皮层的状
态和维持注意；第二个机能单元是使同时性和继时性信息编码接受、加工和存储信息；第三
个机能单元负责制定、调节和控制心理活动。
第一机能单元是人类心理过程的基础，因为它维持了一种合适的唤醒状态或者说皮层唤醒
状态。只有达到合适的觉醒状态，个体才能接受和加工信息。
若皮层唤醒状态适宜，就可能产生两种常见类型的注意：选择性注意和分配性注意。前者
的任务要求主体关注有关刺激或对有关刺激做出反应，而忽视无关刺激；后者的任务是测量
在不降低效率的情况下同时对不同活动进行操作的程度。
第二机能单元与个体接受、加工、维持来自外部世界的信息有关。有证据表明，信息加工
可以被分为两种基本类型：同时性加工过程和继时性加工过程。
同时性加工包括将刺激整合成集合，或是针对有共同特性的许多刺激进行再认。它的基础
是刺激的各个成分之间是相互关联的（即可以加以概括观察的）。
继时性加工往往涉及将刺激整合成特定的系列，使各成分形成一种链状结构。它的关键特
征是各成分之间呈顺序排列，但没有可概括观察性。
第三机能单元要求个体形成行动的计划、执行并证明计划的有效性。它同时也负责诸如刺
激控制、有意动作的协调和言语功能。戴斯和阿尔林认为，计划是人类智力的最本质之处，
因为它涉及到提出新问题、解决问题和自我监控以及应用信息编码过程的能力。
计划的产生、选择和执行是计划过程的三个主要方面。
所有的认知过程都在知识基础这一背景中运行，接受和加工信息以及输出的程序化都是在
知识基础上进行的。知识基础包括通过正式和非正式的方式积累起来的信息。正式的知识是
指通过教学和阅读获得的信息；非正式的知识是通过个体的经验获得的。
PASS模型的三个机能单元彼此之间有一种动态联系，在这种动态联系中，它们对个体的经
验做出反应，服从与发展的变化，并形成相互联系的系统。

计算机科学、心理学、医学、哲学...它们是通往AI的“门”。只要大家集思广益，那么
达到目标就不会是幻想！

请大家畅所欲言，谢谢了！：）

creation-zy兄买的书书号是多少，看着令人心动，也想买一本看看啊！[]

to wfzha:
1."黑猩猩的DNA有99%跟人类相似"
可是大黑猩猩的DNA有99.9%跟人类相似的，看来您说的黑猩猩和我的大黑猩猩还不是
一种动物呢。黑猩猩属有大黑猩猩和小黑猩猩两种。我的资料基本上是近几年来生物界的
结论，而且我的资料大多是从书本和期刊上取得的，等我回杭州后再把相关的文献名
给您好吗？我觉得，人不能过高的估计自己和动物的区别，毕竟还有很多灭绝的物种是
人和猿之间的特性嘛。
2."这个问题，我觉得你忽略了我说的“说话”两个字的含义，人说话的时候是需要逻辑思
维的，逻辑思维与语言的关系"
问题是，这时候我们并非是单纯的视觉处理，而是视觉处理加上逻辑思维处理比语言
加逻辑思维要复杂。关于逻辑仅是建立在语言上我不是太赞同。
3."如果不是提前计划好的，不会有这种反应的。"
我觉得这只是因为它得需求没有得到满足，才会有这样的反应。
4.
关于H.M的那个例子，我觉得并不能精确的证明。因为它可能是一个长期记忆库的存储，
提取或整理功能其中之一项或两项或兼而有之的？它还有一些什么功能？其他部分和它
如何协同工作？等等。我记得有一些长期的脑研究发现，突然有个别例子出现异常情况。
现代神经学和脑研究的很多证明我发现有相当的不严密性，让我想起了亚里士多德时代
的物理学。[] 我要求的证明是比较高的，因为我比较急功近利，哈哈。
所以他们的研究还是比较初级的，但我并不是说他们的研究是无效的。
5."我尽量不用医学名词，我觉得我已经尽力了。"
好,那么我就不管怡笑大方之家了，哈哈。[]
to creation-zy:
那就看看能碰出些什么好东西来？期待中......[]

有几个连接不错，大家可以看一下：
http://phyvirtual.nju.edu.cn/mirror/www.lmbe.seu.edu.cn/bece/toppage1.htm
http://phyvirtual.nju.edu.cn/mirror/www.lmbe.seu.edu.cn/neirong/neirong6/infor.htm
http://phyvirtual.nju.edu.cn/mirror/www.lmbe.seu.edu.cn/bece/xiangshanbrief.htm
http://student.zjzk.cn/course_ware/psychologycai/study.htm

to DarwinZhang
1、我已经查明了，黑猩猩与矮黑猩猩的关系。最早的时候，人们不知道黑猩
猩与矮黑猩猩的区别，认为他们是一个物种。后来，发现不是一个物种，所以命
名上出现了混乱。其实，你说的大黑猩猩就是黑猩猩，小黑猩猩是我说的矮猩猩
。人们研究猩猩的时候，由于对矮猩猩知道得比较少（矮猩猩本来就少，分布地
域也小），所以，大部分研究猩猩的都选择的黑猩猩，也就是你说的大黑猩猩。
60-70年代这种研究比较多，但近来好像都陷入了低潮。研究的较少了。随着对
矮猩猩的认识，人们对矮猩猩也作了一些研究。发觉他的语言天赋要好于黑猩猩
。其实，我觉得这个问题是不太可能的。如果真的黑猩猩可以赶得上7-8岁的孩
子的智力的话，应该是不错的“童工”呢！最起码，他的体力要比成年人强得多
，又有7岁儿童的智力。我觉得，大部分民工干的活，从智力上来讲，7岁儿童的
智力足矣（我在这里没有瞧不起民工的意思，我强调的是劳动的体力性）。为什
么没有人来开发呢？现在，猩猩已经面临灭绝了，无论从什么角度看，我觉得这
都不正常！
至于DNA的问题，到底差多少现在的说法差别很大，从95%到99%，我也不知
道该信哪个了。
不过，我觉得99.9的可能性不大，因为人与人的差距也可能达到这个数字，
这意味着，人可能可以与猩猩产生后代.......
2、我觉得这个问题要结合做脑电图这个前提来讨论。人的思考是没法停止的
，不论睁眼还是闭眼，只要处于清醒状态，就必须思考，人不能控制的。作图的
时候，医生都会提醒病人闭眼，为什么呢？因为一睁眼图形立刻复杂10倍，所有
的波形全看不清了。但说话就不会。我觉得，这已经可以说明问题了。
3、我为什么举一睁开眼的例子呢？因为这时，小孩才睡醒，除非是在做梦，
否则的话，只能证明他睡觉前是想着这个问题入睡的。情形后能不用实物刺激就
能记起来，已经很说明问题了。（这个问题，因为好奇，我问过我的小孩，没做
梦）
4、现在的研究已经证明，这些记忆与皮层的额页密切相关，额页在即使在猩
猩的脑中也是极不发达的。他是人的大脑最后发展的部分，记得上学时北京人的
塑像吗？他的前额是低矮的，只有现代人的前额是凸起的。正如你所言，现代神
经学和脑研究的很多证明我发现有相当的不严密性。所以，我才想到用模拟的方
法来探索思维的奥秘。我觉得只有通过不断的实验，证明我们的猜测正确与否，
我们才能逐步接近真理。毕竟，我们没有方法直接研究人脑。那么，模拟是唯一
的出路。否则，研究电脑得只研究电脑，研究人脑的又束手无策。两方面都会走
入死胡同。
空行多了看起来麻烦，我把空行去了

现在的讨论越来越高深了。不好意思，帖子太长了，没有完全看全，谈几点看法。
人很聪明又很懒，发明了那么多的东西来帮人做体力活，现在又想让机器帮人做智力活。
人乃万物之灵，说得一点都没错。
人之所以为人，自有它的道理。其它东西不关它有如何的高，如何的厉害，不管人工智能在几百年，几千年以后发展到什么地步（那时机器可以做我们现在的人不可想象的事情了），不管生物技术发展到了何种巅峰（那时克隆技术可以随时造出一个“人“出来）都是无法在整体上与人相提并论的。
所以我们在这个问题上不能有非常之大的范围，否则有点泛泛而谈。人工智能的探讨不能指望能造出一个“人“的东西出来，我们所做的只是科学的一个方面，只是说希望能造出一个如我们一样思考的东西。但它永远也不是，也不可能是人的思想，我的思想是永远无法代替的。“我思故我在”，什么时候机器能自己悟出这句话来，我们人类的未日也到了。
人工智能这方面的研究好象是从图灵那时开始的。研究的方法大多是一种机械的思维，虽然自现代以来加入一些新的元素，但在整体的方法论上仍是旧的思维方式，都是建立在西方人文基础上的一种科学方法，从小处入手。中国的人文精神中少有科学的要素，但有一点是我一直以来很推崇的，就是一个和字。
和是一种平衡，一种混沌，一种整体。它的最好体现就是中医，考察一个人，就是考察这个人在天地间的状况。天之五气，地之五行，人之五脏都是一个整体，人的大脑也是当中的一个要素而已。大脑中的东西不只是条件反射，新陈代谢，神经活动这么简单。因为人在天地间，大脑在天地间。
东拉西扯了这么多，总之呢，
人工智能不是万能的，进来看这个帖子的人也不要抱什么幻想，它是科学，一种很前沿的科学。
目前的研究方法是有缺陷的，有待我们进一步的探索。

to wfzha:
1."你说的大黑猩猩就是黑猩猩，小黑猩猩是我说的矮猩猩"
嗯,我回杭州后再查查看. []
2." 如果真的黑猩猩可以赶得上7-8岁的孩子的智力的话，应该是不错的“童工”呢！"
"现在，猩猩已经面临灭绝了，"
我觉得您这样的说法对大黑猩猩来说是不公平的,因为它和人不是一个物种,那么它的
一些基础要素和人是不太一样的.要它掌握人的生活方式显然是勉为其难了.要设计一种
适合大黑猩猩,符合大黑猩猩特色的语言和工具习性的培训和测试才对.
3."不过，我觉得99.9的可能性不大，因为人与人的差距也可能达到这个数字，
这意味着，人可能可以与猩猩产生后代......."
人和人的差别好象更小呢,不会超过0.01%呢.而且人是更"精密"的,这样能产生后代吗?
也未必,因为我记得非洲某些原始部落有和大黑猩猩的交配习性,
不过好像没有产生新的物种.[]

4."因为一睁眼图形立刻复杂10倍，所有的波形全看不清了。但说话就不会。"
我依然坚持,这不一定是处理眼前的图象所需要的计算量很到,而是它容易刺激人的大脑
进行相关的大量运算.
5."情形后能不用实物刺激就能记起来，已经很说明问题了"
"我们没有方法直接研究人脑。那么，模拟是唯一的出路。"
我确实只能扮演一个批评者的角色,因为我对这方面不是太了解,但我可以用逻辑分析
的办法来分析,想从我这里过关,也不是太容易的事情哟!呵呵.[]

智能的东西可以帮助人们完成一些特定场合的事情，但是人也不能完全依赖自己的创作。

to DarwinZhang
不容易过关才有意思呀！[]
不过，我觉得我们在这样争论下去，恐怕都要跑题了。
2、我觉得如果倒过来，黑猩猩是世界的主宰，那么，7岁的孩童一定可以很有用，智能的特征就是适应，不能适应环境，不能说是智能很高吧！前两天看动物世界，黑猩猩还不断掉入人类的各种捕兽的陷阱中，虽然偶尔可以破坏，但大多数时候是没有办法的，如果是一群7岁的孩子，一定不会是这样的。我觉得，不管哪种猩猩，能达到7岁孩子的智力，都不是一件小事情，为什么这方面的信息这么缺乏呢？
3、这个问题争论不出结果，我觉得时间可以证明一切。
4、什么大量的运算呢，你进了医院，躺在椅子上，眼睛只能看着墙，对着一面白墙，就算是诗人，也不会有太丰富的联想吧？何况，你什么时候听见医生说，别胡思乱想！为什么眼看见的才复杂，胡思乱想就无所谓呢？就算是你正在思考一个世界性的难题，只要闭上眼睛，也可以作出清晰的脑电图来，为什么睁眼就不行呢？
5、我之所以觉得单纯用逻辑分析不行，关键的一点是，这样做没有物质基础，无论怎么做
恐怕也只能是空中楼阁。就像是楼上lichdr说的。
要想成功，一定要有点物质基础的，没有，就必须想办法模拟。否则，希望不大。
我觉得楼主和你都是算法很精的人，但对人脑的研究，好像我要更好一些，大家合作一下的话，说不定真可以做出点什么来呢！[]

好象是一续比一续回答的人少了吧？
你知道这是什么原因吗？
跟还珠格格一样，题目太旧了，没有新内容得出新才行

to wfzha:
我们把自己的观点都简要的总结一下吧
要实现人工智能，必须解决两个个根本问题：信息的处理以及信息的保存。
关于信息的保存，涉及到同时性编码和继时性编码。同时性编码基本上可以用我在上个帖
子中提到的A、B、C三张表实现；而继时性编码也可以被转换为特殊的同时性编码（将顺序
做为一个属性，将连续的信息联系起来）。任何可以用语言描述的概念都可以用这几张表的
关联来实现。
我认为，现在我们需要实现的是一个原型，在数据量极小的环境进行实验，因此效率因素
可以暂不考虑。关于显性和隐性记忆，目前可以考虑全部采用显性记忆，值得讨论的是现在
是否将短期记忆和长期记忆分离开来。
解决了信息保存机制之后，我们就要将精力集中于大脑最为复杂和神秘的信息处理机制。
关于信息处理，我认为要实现一个较为完备的智能系统，应该解决下面列出的大部分技术
关键：
1.问题求解的最基本形式；（我认为绝大部分有意识的行为（或者说基于逻辑的智能行为）
都可以被归结为问题求解）
2.基于贝叶斯网络的推理链收缩机制；
3.因果关系的自动发现；
4.基于概率/推理的信息关联强度调整；
5.思维过程的记录、发现不足并改进；
6.学习能力+提问能力；
7.超强的关联信息发掘能力；
8.与时间相关的智能（预测、假设等等）；
9.“场景”的保存和回忆；
10.基于“重点”的智能行为；
11.高级心理现象（如情感）的形成。
结合我在前面提到的PASS模型，计划、注意、同时性和继时性加工这些功能应该作为最底
层的支撑最先加以实现。（注意到PASS模型有相当多的神经心理学研究成果的支持，将它做
为智能系统的基础应该不会有太大问题）
关于大脑的其它一些功能，比如对应于前五识的信号处理功能以及小脑对应的动作协调能
力，由于和智能的生成关系不大，并且我们这些业余爱好者难以实现（模拟复杂的神经网络
——需要的专业知识和硬件条件太高），可以不予考虑。
关于系统的构造方式，我们都同意让系统从一些最基本、最原始的基础知识、能力的基础
上进行自动扩展，增强功能。问题的关键就在于这些最基本的东西如何构造。我倾向于用最
基本的问题求解模式+原始概念（如有、无、是、属于、包含、相同、相异、聚、散、因、
果、产生、持续、变异、消灭等等）。

好了，先说这些吧

ps:
刚看完那本认知的书，我会陆续的将其中的观点贴出来

wfzha,creation-zy 二位仁兄，看看我们的以上辩论，
各人的思维模式确实很有意思。[]

我的观点：
我觉得最基本的问题也是这两个，一个是信息的处理，一个是信息的保存、解读问题。
对于信息的处理，我的观点：
1、信息的处理是由需求驱动的。任何不能引起大脑兴趣或满足其需求的信息，都被忽略掉（只保留一个模糊的隐性记忆）。
2、只需要编写最基本的信息处理程序：比如读取、理解、存储三大类。
读取、存储对于所有的信息，要有一个统一的模式。理解，涉及一些最基本的概念：有，无，相同，相异，包含。其他的统统不要。
3、写一套通用的信息控制系统，通过上面2中定义的基本信息处理功能处理所有信息。
4、第一步先实现信息的采集，存储和回忆功能。信息采集后，通过对不同信息的类比，在各个信息孤岛之间形成回路。即对不同的信息用不同的连接加以连接。
5、写程序的时候，要有内、外的概念。即环境与人工脑要分离，环境只受客观规律的影响，人工脑可以感知环境，通过预先定义的操作与环境交互，不能直接对环境操作。
6、通过预定义的一套环境系统，与人工脑相连，运行一段时间，根据人工脑的成长情况对前面的定义进行重新评估，看看基本概念定义的是否合理？人工脑是否具备对事物的抽象能力？人工脑哪些方面运行良好，哪些方面存在不足，哪些方面没有效果。分析原因，作出改正，然后进行第二轮实验......
7、控制系统任何一个时候，总要有一个兴奋点占优势，如果环境对该兴奋的刺激消失，兴奋逐渐消失。如果环境的刺激在所有的方面都达不到兴奋得阈值，则启动回忆机制，回忆一些感兴趣的兴奋点。并强化对这些兴奋点的记忆。
在这里讨论控制系统，好像早了点，以后再详细说明吧！
对于信息的存储：因为这一部分没完全考虑成熟，只是大体说一下
1、信息的存储分两大部分，一部分是各种经历中由于人的兴趣记录下来的（没有完备的隐性记忆的时候，这一部分永远是片断）。这一部分，需要用数据库保存，连续存放即可。访问的时候，通过主键提取。
2、另一部分是最近一段时间接触的事物，以及一些抽象的，与语言有关的词语。这一部分，我觉得还是放在内存中好。定义一个最小的基本存储单元类，每个实例保存一种属性或事物的一个侧面。
3、这些事例模拟人的基本信息存储单位，固定分配一块内存，我们模拟的人工脑主要就围绕着他工作。如果一个平均单元占用512个字节的话，模拟20万个（容量为人脑的1/10），大约需要100M的内存空间，现在的计算机大部分可以满足需求。如果可以压缩一下类的定义的话(比如，将公共的函数从类中分离出来，优化一下链表的处理)，这个类的大小还有压缩的潜力。
4、我们通过在各个实例之间建立各种复杂的连接，就可以模拟出人脑的工作模式。
5、我觉得，这里面有很多工作需要做，如果这些问题不解决，简单的用你的A、B、C我觉得理论上可行，但最后好像还是要走我这一步，我觉得空费时间，没有太多意义！因为，我们现在讨论的只是在信息交流的层面，如果将来考虑到意识的问题，你的这种A、B、C的存储方式无法实现。另外，我的打算是作一个框架，然后在这个框架下做一些有意义的实验，从而提高我们对人工智能的认识程度。如果做这种A、b、c模式的数据库，对我们认识人脑帮助不大，最终，还是要回到我这种方式下。
这两天比较忙，写得没有头绪，将就着看吧。
to DarwinZhang
其实，因为个人的基础不同，知识面不同，对同一个问题、名词的认识也不同，我觉得总有点各说各话的味道。个人有自己的特长很好，但是相互理解对方的意思也是一个大问题啊，毕竟专业不太一样。说实话，creation-zy老兄写的总结，大体路子我能看得明白，但细节，好多名次我都不懂啊。估计，我说的你们二位老兄也存在同样的问题吧！[]

下面的内容节选自《认知过程的评估——智力的PASS理论》
第三章 注意
影响唤醒的来源有三个：1.由下丘脑调节的个体物质代谢过程；2.当刺激是新异的、强烈
的和令人困惑的时候，由这些刺激引起的定向反应；3.来自于意愿的、计划的和其它产生于
额叶的思想等内部刺激源。其中第二和第三种来源与注意的关系最密切。
对目前任务的注意在高噪音或焦虑水平下会增强，但过高的噪音水平会使注意水平降低。
长时间的持续注意会降低唤醒，使个体感到困倦。
唤醒是一种当时的活动状态。在进行心理活动时，我们需要更多的唤醒。它是一般性的，
而不是一种特殊的警觉状态。相反，注意是具体的。
如果不止一个信息同时到达，未被注意到的信息保持在短时记忆中，而被注意到的那个信
息则立即被传送。
布罗得本特将注意、记忆和感知纳入一个理论框架之内，提出了一个“极简单模型”——
一个含有四个分支的十字形。四个分支分别是感觉记忆库、动作输出库、工作记忆库和长时
联想库。
唤醒、注意和努力是相互关联的。
维持性注意指对单一信息源在连续的一段时间内的注意保持。警觉是一种对在环境中随机
产生的某种细小的变化作出反应和觉察的准备状态。相比较而言，警觉有更快的速率。
选择性注意既可以集中也可以分配。在集中注意中，要求个体注意一个信息或一类信息而
排除其它信息；而在分配注意中，个体要求对两个或更多的信息或多类信息或心理操作进行
时间分配。
尽管注意任务有许多类型，但它们都是测试三个相互区别的成分——选择性、抵制分心和
改换策略。
选择性注意肯定了两个关键概念：1.选择过程；2.心理努力不同程度的付出。
选择过程有两种不同的方式来决定：1.由自上而下的内部加工来决定，它包括个体对将要
注意到的刺激的最初态度这样的内部状态。2.由自下而上的外部加工来决定，例如刺激的强
度和大小特性，它们是注意的决定性因素。
与自动注意相对的是受控制的注意，它必然是选择性的。它运用于长期记忆中。
定向反应（OR）是注意的基本单元，注意是学习和更高水平的认知功能的先决条件。
定向反应有两个特征：1.它是对新奇刺激最初的一般反应。非特定的定向反应就是唤醒反
应。2.它会成为习惯。也就是说，重复呈现刺激会使定向反应消失。
定向反应的引发本身是一种对差异与新奇的反应，它的减弱或消失是选择性抑制的标志。
在定向反应的基本模型中，注意的基本成分是过滤和扩充的功能。
定向反应本质上是一种选择性注意。
注意系统的五个特征：
1.注意具有选择性；
2.注意具有稳定性；
3.注意的转移是必要的；
4.在集中注意之前，对一个宽广范围内的刺激加以观察是重要的；
5.个体对某些刺激具有特殊的敏感性。

to be continued...

为了不过多的占用离线库的空间，我会将摘抄的内容放到我的富翁之家中去，在这里就保
留一些关键词作为索引。
URL: http://richpage.delphibbs.com/?creation-zy=&t=aitext#abstract
Keywords:
信息的编码 加工系统 知识库 编码 编码的程度 编码的内容 编码的类型 意识
努力 计划 自动性 注意 表征 操作 加工 短时记忆 STM 长时记忆 LTM
初级记忆 工作记忆 情节性记忆 语义性记忆 编码维度 言语编码 空间编码
同时性编码 继时性编码 能力 策略 风格 顺序 离散 信息片断 行为 有目的性
内部语言 意识 目标导向活动 概念神经系统 有意识活动 表象 概念 关系 指令
搜索 辨别 预测 元认知 动机 创造性工作

to creation-zy
不错啊，欢迎继续。我觉得你的步伐比我的要快啊。我还在探索大方向，你已经准备规划佃细节了。

看了一下你写的内容，我觉得编码这一部分写得很好啊，不过好像还是不够详细，有更详细的吗？

找到了一个关于人工智能的个人网站：
http://szk8888.nease.net/
kw: 神经网络 BugBrain 智能环 EVA 虚拟生命 意识 脑模型

建议大家以后帖链接的同时能够加上一些关键词，便于查找

大家可以利用富翁之家，将自己的一些想法放上去——这样大家都可以看到，并且可以随
时修改——很方便
我的在 http://richpage.delphibbs.com/?creation-zy=&t=me#idea

creation-zy兄,因为邮箱暂时不可用先回复如下：
关于你们的讨论，我以为某些部分的严密程度还不够，有机会(9.4后就好了)我们
具体讨论一下。先将两个比较重要的异议讲一下：
wfzha兄对脑电图的分析并不能良好的证明处理视觉信息的时候也使用了大量的
资源，我认为外部刺激可能导致脑电图的复杂，而自身的思维也许正好抵消从而是人的
脑电图不至于复杂。另外，即使脑电图的复杂程度说明大脑的活跃程度也不能说明
处理视觉信息比处理信息复杂。一个很厉害的反证是：
我们的经验告诉我们，当碰到一个我们无法用经验来解决难题时，这时候才体现出人的
"智能"，我们可以想得头昏脑涨,头会发热，很显然这时候耗费了大量的能量，
比我们看电视时轻松得多，不是么？这说明智能动用了巨大的脑力资源。
我们能够计划是智能的体现还是照搬经验呢？我不得不说是后者的成分大很多。
所以很遗憾......
creation-zy兄关于那三张表的假设是不够的，一个显然的原因在于人脑可以建立
一些“快速通道”，大大加快思考效率。快速通道实际上是若干物体和它们属性以及联
系的组合。还有很重要的是，您的表不能表达模糊的概念。这样一来您的模型是很有
问题的。
关于大统一的理论是很诱人的，但我必须泼一盆冷水，因为对人脑研究还处于初步阶段，
很多必要的东西还没有建立起来。连一套基本的行之有效的研究方法也没有形成。对比
一下物理学的发展，我认为AI的研究最多相当于亚里士多徳阶段。[]

to wfzha兄:
关于编码的部分，我前两天刚把书拿回去了，这几天我再研究研究，有更详细的东西再贴出来

to DarwinZhang兄:
关于您举的例子：
>>当碰到一个我们无法用经验来解决难题时，这时候才体现出人的"智能"，我们可以想得头昏
>>脑涨,头会发热，很显然这时候耗费了大量的能量。
我认为，人脑的结构决定了我们最善于进行模式匹配，而进行大范围的、可利用的经验非常少的
求解空间搜索是我们的弱项。因此，对于那些可以用已知的模式进行套用的问题，我们通常可以不
费力的、甚至是下意识的完成；与此相反，在进行盲目性很大的搜索的时候，人脑由于思维速度、
短期记忆容量太小的限制，效率是非常低的，而电脑在这方面反而很有希望缩小和人类的差距。
关于您提到的“建立一些‘快速通道’，大大加快思考效率”这个问题，我已经在前面提到过了
——基于贝叶斯网络的推理链收缩机制。人们在思考的时候，总是可以利用一些经验性的信息，而
不必每次推理都从上到下将知识库的各个层级都遍历一遍。
关于“不能表达模糊的概念”的问题，我认为，我的表是基于“列->行变换”的思想的，对任何
一个概念，我们都可以通过增加模板的对应属性来进行无限扩展。关于模糊的概念，是不是可以这
样描述：
——描述“小张很可能是年轻人”：
表A 表B 表C
ID Name ID1 ID2 Rel ID1 ID2 Value
------------ ----------------- ----------------------------
1001 隶属度 1004 1001 HAVE 1007 1001 0.8
1002 主体 1004 1002 HAVE 1007 1002 1005
1003 客体 1004 1003 HAVE 1007 1003 1006
1004 模糊隶属 1007 1004 ISA
1005 小张
1006 年轻人
1007 模糊描述A

最近在研究佛典，思考意识如何形成...

to creation-zy:
临时没有自己的富翁之家，先贴到这里了
To DarwinZhang
老实说，DarwinZhang兄提的问题很尖锐啊！这个问题确实提的好，命中要害了。可能我考虑得太简单了。对于这个问题，我是这样分析的：
我仔细考虑了一下，你说的问题还是广泛存在的。比如，我们下棋的时候，或者是开会讨论问题的时候，又或是在做数学题的时候。我们都会觉得头脑发热，脑力不够用的。但我们看风景的时候，或者看电视的时候，这种感觉并不明显。从表面上看，我的说法并不能解决这个问题，好像是错误的。但冷静思考后，我觉得这个问题应该这样看待：1、确实，闭眼后，有很多脑区被抑制了，其中包括处理逻辑思维的部分。因为，睁着眼的时候，注意的焦点比较容易集中，不容易“走神”，但闭着眼的时候，我们想集中精力，不胡思乱想，确实比较困难。在这个方面DarwinZhang兄的观点是对的。2、仔细分析一下，上面可以使我们觉得疲劳的思考活动有一个共同点，就是在大量的时间里，把我们的注意力集中在一个比较狭窄的功能里。无论是下棋还是开会讨论，或者做数学题的时候，所用到脑区都非常有限。虽然大部分脑区处于休息状态，但是在与语言或逻辑思维有关的脑区却在高速运转。其实，关键之处还不是在这里。而是在于持续不断的高速运转。为什么这么说呢？其实人脑与我们的计算机不同，他有大量的神经元可以参加计算，但每个神经元每秒钟可以计算的次数又少得可怜。每次计算后，总要经过大量的能量消耗和时间消耗（关于这些知识，生理学中有详细的资料，我这么说只是为了通俗易懂，因为他牵扯到了大量的专业名词）。才能恢复到可以产生新的兴奋的状态，虽然参与的细胞总数不多，但是消耗的能量，却是成指数性的增加的。这样说可能比较抽象，比如剧烈运动吧！人在短跑的时候，要消耗掉大量的能量，但做的功比起平时走路，虽然也略有增加（需要克服更大的空气阻力），但实际上增加不多。为什么能量的消耗要大很多倍呢？原因就是部分肌肉长期疲劳工作的缘故（其实，对人的感官来说，实在是算不上长期，只有10s左右，但对一个长期不活动的人来说，可能要腿疼好几天的）。3、脑电图反映的是整个大脑的电生理改变，局部的电生理活动增加，对整个大脑的影响有限（当然，不能否认有1的因素）。就好像是电脑中某一块pci卡工作很吃力的时候，并不代表整台电脑的处理能力被消耗殆尽了。比如说一台设计的不合理的电脑，他用了p4的cpu,但总线带宽是33M的。我这样说并不是没有依据的。人类大量依赖于逻辑思维，只不过是近1万年的事情，即使是1000多年前，武力对人来说，比起智力来，重要性也不见得更低。所以，人脑现在远远不能适应这种工作环境的变化。换句话说，我们的大脑从生理上并没有做好长时间进行大量逻辑思维的工作的准备。其实，不光是大脑没有做好这种准备，整个人的身体，都没有做好。大量的现代病，如动脉硬化，糖尿病等，都是不能适应现代生活的结果。这一方面的因素，也很重要。
另外，我觉得DarwinZhang兄关于现在的人工智能研究，还处于较原始的阶段的说法。点我十分同意。我之所以想走模拟的路子，就是因为我觉得现在的研究方法太原始，知识的积累太慢，不够科学，其中有很多偶然性的缘故。我们唯一可以用于研究的对象——人脑，又由于道德价值观的缘故，无法作深入地探索。所以，我觉得迫切需要找出一种既能满足科学的研究方式，又有较高的可行性的方式。我觉得，从这个角度说，模拟是最好的方式。但由于我们都是爱好者，没有太好的条件，所以，在模拟的时候，就需要另辟蹊径，找出一个代价相对较小的方式。这是我的主要思路。
最后，关于大统一的理论，我用物理学的例子来说明，只是想换一个角度。我原来的想法如下：1、计算机的结构与人脑截然不同，各自都有自己的优势，特别是信息存储和处理的方式，没有太多可以相互借鉴的地方。但有一点是必须要达到的：就是存储和处理信息的时候，必须具有高度的可适应性。如果达不到这一点，显然是行不通的。然如何达到呢？我想了很久，觉得只有一种方式，就是对不同的信息，采用同样的处理和存储方式，这样，在应对新的环境，需要形成新的功能的时候，才能达到要求。所以，这一步是逼出来的，至少我认为是不能跳过的。2、我认为，对这个问题，我们没有必要搞清楚大脑的工作机制，只要我们现在清楚的大脑的功能，可以很好的用自己的方式解决就行了。不用管我们用的方式与大脑是否相同。条条大陆通罗马嘛！3、在这一方面，我觉得我并不是没有一点头绪，信息处理（不包括解读、存储信息），我解决得比较好了，对以我能想到的所有的与思维有关的现象，我都能把它归结的一种最基本的处理方式，但信息的存储和解读，限于我的计算机技术方面的限制，以及与语言有关的部分处理起得来的复杂性，我现在还没有很好的方案，即使你认为我的计划完全可行，这个问题解决之前，也是没有可能的。现在，我就为这个问题苦恼不已。说实话，在这个问题上，也许是知识面的原因，我总结得有点江郎才尽的味道，虽然直觉觉得只有一线之差，但差之毫厘，谬以千里啊！真心希望通过与各位老兄的讨论可以给我提供一些有益的线索。
总而言之，虽然我不能说服DarwinZhang兄，但好像DarwinZhang兄想说服我也不容易啊，看来，我们都需要继续努力啊。[]
不过，无论我们能否互相说服，我觉得这种具体的，直接针对各自观点的弱点的讨论才有意义。欢迎各位老兄再次出招，殷切盼望ing。

to creation-zy兄:
1."基于贝叶斯网络的推理链收缩机制"
我的快速通道的含义不仅是您认为的那样子，实际上人脑没有也没有必要建立所有的
联系，它可以根据需要临时的建立起一些联系，并利用一些简单的办法对这些联系进行
推理从而得出结论。另外您误会了模糊的概念，您的那样描述不能描述模糊的东西，
因为甚至连一个隶属函数也没有。您看一个0.8是如何得出的呢？根据年龄？另外您的
"年轻"概念并不是一个简单概念而是一个模糊概念。
另外您的关系字段(表B的Relation字段)的意义实际上处理起来也颇不具有操作性。
2."人脑由于思维速度、短期记忆容量太小的限制，效率是非常低的，
而电脑在这方面反而很有希望缩小和人类的差距"
虽然说人们将长期和短期记忆区分开来，但其中的界限还是很模糊的。比如说考试前的
准备，重要的是政治考试，我必须将很多概念在考试前用较短的时间进行记忆，这个时间
大约是一个月。当然我前面还有约数月进行准备，对基本观点进行理解。我大约将半本书
的内容都背下来了，并可以在考试上根据需要写出并可根据内容发挥。但约两个月后将
强记的那些东西基本忘记了。足够证明短期记忆和长期记忆界限的模糊性。
思维的速度人脑的速度可能并不慢，因为它是一个巨大的并行计算机器，虽然每个
神经冲动的传导速度较慢并且轴突有延迟和不应期，但是因为并行计算，其速度
仍然非常巨大，比如：对于图像的处理。人可以轻易的将大量人脸中的一个猴脸快速分辨
出来，现在的图形处理技术对此却无能为力。人的记忆更多的是理解，只有理解了才能
用于思考，你可以长期的背住一个东西，但只要你不理解，你对它的认识就无法进展。

to wfzha兄：
1."因为，睁着眼的时候，注意的焦点比较容易集中，不容易“走神”， "
我记得有资料说，人类的信息大约90%以上来自视力，那么其他相当多的感观能有机会给予
大脑的刺激是比较少的。当我们看到一幅图像后，和动物的处理是否是相近似的。
我以为是非常接近的。但人会对这样的刺激进行相关的大量处理，这可能可以解释
脑电图的变化问题。
2."无论是下棋还是开会讨论，或者做数学题的时候，所用到脑区都非常有限。
虽然大部分脑区处于休息状态，但是在与语言或逻辑思维有关的脑区却在高速运转"
但您为什么断定图像的处理不是在一个比较狭窄的区域进行，但它可以刺激其它部分的
工作呢？如果图像处理也只是在大脑中一个比较狭窄的区域进行的那么就可以简洁的解释
为什么哺乳动物和人的视觉能力相近而大脑容量小得多了。
3."模拟是最好的方式","在这一方面，我觉得我并不是没有一点头绪"
我也这样认为，应该建立一个哪怕是很简陋的模拟系统再逐步完善之。但是有些问题值得
考虑，比如:现在世界上有很多实验室也在做相关的研究，甚至获得国家的资金资助。我们
做这样一个模拟系统到底应该有什么样的自身特点呢？
4."虽然我不能说服DarwinZhang兄，但好像DarwinZhang兄想说服我也不容易啊"
9494，我早就对说服任何人都不抱希望了[]，因为每个人都是有自己的思维模式，想将
自己的思维模式加于另外一人，基本上不可能，就连你儿子你也强加不了。^_^

creation-zy,wfzha二位仁兄，我觉得现在想穷究大脑的运行方式是不可能的。
先做一些准备的工作可能会更好些,呵呵。[]